7 июля 2025 года
Присоединяйтесь к нам, чтобы изучить популярные модели OCR, способы преобразования изображений в текст и их роль в приложениях искусственного интеллекта и компьютерного зрения.
.webp)
Многие предприятия и цифровые системы опираются на информацию из документов, таких как отсканированные счета, идентификационные карты или рукописные формы. Но когда эта информация хранится в виде изображения, компьютеру сложно искать, извлекать или использовать ее для решения различных задач.
Однако благодаря таким инструментам, как компьютерное зрение- область искусственного интеллекта, позволяющая машинам интерпретировать и понимать визуальную информацию, - превращать изображения в текст становится гораздо проще. В частности, оптическое распознавание символов (OCR)- это технология компьютерного зрения, которая может использоваться для обнаружения и извлечения текста.
Модели OCR обучены распознавать текст в различных форматах и преобразовывать его в редактируемые и доступные для поиска данные. Они широко используются в системах автоматизации документооборота, проверки личности и сканирования в режиме реального времени.
В этой статье мы рассмотрим, как работают модели OCR, популярные модели с открытым исходным кодом, где они используются, общие области применения и ключевые соображения для реального использования.
Модели OCR разработаны для того, чтобы помочь машинам читать текст из визуальных источников, подобно тому, как мы читаем печатный или рукописный текст. Эти модели принимают такие исходные данные, как отсканированные документы, изображения или фотографии рукописных заметок, и превращают их в цифровой текст, который можно искать, редактировать или использовать в программных системах.
Если раньше системы OCR следовали строгому шаблону, то современные модели OCR используют глубокое обучение для распознавания текста. Они могут легко распознавать различные виды шрифтов, языки и даже неровный почерк при работе с низкокачественными изображениями. Благодаря этим достижениям модели OCR стали ключевой частью автоматизации в таких отраслях, где много текста, как финансы, здравоохранение, логистика и государственные службы.
Модели OCR отлично подходят для изображений с четким и структурированным текстом, однако они могут столкнуться с проблемами, когда текст появляется рядом со сложными изображениями или в динамичных сценах. В таких случаях модели OCR можно использовать вместе с моделями компьютерного зрения, например Ultralytics YOLO11.
YOLO11 может обнаруживать определенные объекты на изображении, такие как знаки, документы или этикетки, помогая находить текстовые области до того, как OCR будет использован для извлечения фактического содержания.
Например, в автономных автомобилях YOLO11 может обнаружить знак "Стоп", а затем OCR может прочитать текст, позволяя системе точно интерпретировать как объект, так и его значение.
Теперь, когда мы выяснили, что такое OCR, давайте рассмотрим, как на самом деле работают модели OCR.
Прежде чем модель OCR будет использована для чтения и извлечения текста из изображения, оно обычно проходит два важных этапа: предварительную обработку и обнаружение объектов.
Сначала изображение очищается и улучшается с помощью предварительной обработки. Основные методы обработки изображений, такие как повышение резкости, подавление шума, регулировка яркости или контрастности, применяются для улучшения общего качества изображения и облегчения обнаружения текста.
Далее используются задачи компьютерного зрения, такие как обнаружение объектов. На этом этапе определяются объекты, представляющие интерес и содержащие текст, - например, номерные знаки, уличные указатели, бланки или удостоверения личности. Идентифицируя эти объекты, система выделяет области, в которых находится значимый текст, подготавливая их к распознаванию.
Только после этих шагов модель OCR начинает свою работу. Сначала она берет обнаруженные области и разбивает их на более мелкие части, выделяя отдельные символы, слова или строки текста.
Используя методы глубокого обучения, модель анализирует формы, узоры и расстояния между буквами, сравнивает их с тем, что она узнала в процессе обучения, и предсказывает наиболее вероятные символы. Затем она реконструирует распознанные символы в связный текст для дальнейшей обработки.
Когда вы создаете приложение для компьютерного зрения, связанное с извлечением текста, выбор правильной модели OCR сводится к таким факторам, как точность, поддержка языков и то, насколько легко она вписывается в реальные системы.
Сегодня многие модели с открытым исходным кодом обеспечивают необходимую разработчикам гибкость, мощную поддержку сообщества и надежную производительность. Давайте рассмотрим некоторые из наиболее популярных вариантов и то, что их отличает.
Tesseract - одна из самых распространенных на сегодняшний день моделей OCR с открытым исходным кодом. Первоначально она была разработана в лабораториях Hewlett-Packard в Бристоле, Англия, и Грили, Колорадо, в период с 1985 по 1994 год. В 2005 году HP выпустила Tesseract как программное обеспечение с открытым исходным кодом, а с 2006 года она поддерживается компанией Google при постоянном участии сообщества разработчиков.
Одна из ключевых особенностей Tesseract - способность работать с более чем 100 языками, что делает его надежным выбором для многоязычных проектов. Постоянные усовершенствования повысили его надежность при чтении печатного текста, особенно в структурированных документах, таких как формы и отчеты.
Tesseract обычно используется в проектах, связанных со сканированием счетов, архивированием документов или извлечением текста из документов со стандартными макетами. Лучше всего он работает, когда качество документа хорошее, а макет не сильно меняется.
EasyOCR - это библиотека OCR с открытым исходным кодом на базе Python, разработанная компанией Jaided AI. Она поддерживает более 80 языков, включая латиницу, китайский, арабский и кириллицу, что делает ее универсальным инструментом для многоязычного распознавания текста.
Разработанный для работы как с печатным, так и с рукописным текстом, EasyOCR отлично работает с документами, отличающимися по макету, шрифту или структуре. Такая гибкость делает его отличным вариантом для извлечения текста из различных источников, таких как квитанции, уличные знаки и формы с разноязычным вводом.
Построенный на PyTorch, EasyOCR использует методы глубокого обучения для точного обнаружения и распознавания текста. Он эффективно работает как на CPU, так и на GPU, что позволяет масштабировать его в зависимости от задачи - будь то локальная обработка нескольких изображений или работа с большими партиями файлов на более мощных системах.
Будучи инструментом с открытым исходным кодом, EasyOCR получает регулярные обновления и улучшения, вносимые сообществом, что помогает ему оставаться актуальным и адаптируемым к широкому спектру реальных потребностей OCR.
PaddleOCR - это высокопроизводительный набор инструментов OCR, разработанный компанией Baidu, который объединяет обнаружение и распознавание текста в единый оптимизированный конвейер. Поддерживая 80 языков, он может работать со сложными документами, такими как квитанции, таблицы и формы.
Отличительной особенностью PaddleOCR является то, что он построен на базе фреймворка глубокого обучения PaddlePaddle. Фреймворк PaddlePaddle был разработан для простой, надежной и масштабируемой разработки и развертывания моделей ИИ. Кроме того, PaddleOCR обеспечивает высокую точность даже на низкокачественных или загроможденных изображениях, что делает его хорошим выбором для реальных задач OCR, где важны точность и надежность.
Кроме того, PaddleOCR обладает высокой степенью модульности, позволяя разработчикам настраивать свои конвейеры, выбирая конкретные компоненты обнаружения, распознавания и классификации. Благодаря хорошо документированным Python API и сильной поддержке сообщества, это гибкое, готовое к производству решение для широкого спектра OCR-приложений.
Вот некоторые другие широко используемые модели OCR с открытым исходным кодом:
По мере того как технология OCR становится все более совершенной, ее роль выходит далеко за рамки базовой оцифровки. Фактически, модели OCR теперь используются в различных отраслях промышленности, которые зависят от текстовой информации. Вот некоторые способы применения OCR в реальных системах:
Модели OCR прошли долгий путь с тех пор, как были впервые придуманы в 1950-х годах. Теперь они стали более доступными, точными и адаптируемыми к различному контенту и платформам. Вот основные преимущества, которыми обладают современные модели OCR:
Несмотря на свои преимущества, модели OCR все же сталкиваются с некоторыми проблемами, особенно если исходные данные не идеальны. Вот некоторые распространенные ограничения, о которых следует помнить:
OCR позволяет компьютерам считывать текст с изображений, что дает возможность использовать эту информацию в цифровых системах. Он играет ключевую роль в обработке документов, знаков и рукописных заметок и полезен там, где важны скорость и точность.
Модели OCR также часто работают вместе с такими моделями, как Ultralytics YOLO11, которые могут обнаруживать объекты на изображениях. Вместе они позволяют системам понимать, что и где написано. По мере совершенствования этих технологий OCR становится основной частью того, как машины интерпретируют и взаимодействуют с миром.
Вам интересно узнать об искусственном интеллекте? Посетите наш репозиторий GitHub и присоединяйтесь к нашему сообществу, чтобы продолжить изучение. Узнайте о таких инновациях, как ИИ в самоуправляемых автомобилях и ИИ зрения в сельском хозяйстве, на страницах наших решений. Ознакомьтесь с нашими вариантами лицензирования и приступайте к работе над проектом по компьютерному зрению!
